ガートナー：持続可能性とデジタル主権がパブリッククラウドベースのAIサービスを選択する際の最重要基準となる

ガートナーは、2027 年までに、生成型人工知能 (生成型 AI) を導入する企業の 70% が、持続可能性とデジタル主権をパブリック クラウド生成型 AI サービスを選択する際の主な基準にすると予測しています。

「クラウド テクノロジーは、その規模と共有サービス モデルにより、生成 AI アプリケーションを大規模に提供し、共通の基礎モデルを開発するための好ましい選択肢です」と、ガートナーのリサーチ バイスプレジデントであるシド ナグ氏は述べています。「しかし、組織が生成 AI を運用可能にするには、デジタル主権 (データの保存場所や操作の実行場所を制御する能力) や持続可能性の問題など、特定の側面に対処する必要があります。」

パブリッククラウドの意思決定におけるデジタル主権の役割

基礎モデル (FM) と大規模言語モデル (LLM) は生成 AI 機能の中核であり、それらの開発により生成 AI 機能とユースケースが急速かつ継続的に進化しています。生成 AI を使用する企業は、大きな規制上の課題に直面することになります。LLM に含まれるデータと、これらの FM および LLM を使用するアプリケーションは規制されます。

「組織がクラウドのフットプリントをさまざまな場所やユースケースに拡大するにつれて、多くのエンタープライズ クラウド アーキテクチャにとって、専門のクラウド プロバイダーが重要な考慮事項になります」と Nag 氏は述べています。「デジタル主権により、地域に関係なく、主権企業の進化する独自の要件を満たすことができるクラウド プロバイダーの需要が高まります。」

パブリッククラウドの意思決定における持続可能性の役割

必要なインフラストラクチャの規模を考えると、生成 AI サービスを導入したい組織はパブリック クラウドを使用する必要があり、同時にクラウド プロバイダーに持続可能性に関連する非技術的な問題への対処も要求します。

投資家、顧客、規制当局、政府からの持続可能性への圧力により、組織は環境持続可能性の目標を達成するために IT 炭素排出量を管理および最適化する必要に迫られています。クラウドに展開された生成 AI ワークロードのエネルギー消費と二酸化炭素排出量を監視および管理するための新しいプロセス、機能、ツールを導入します。

「クラウド コンピューティングは、スケーラブルなインフラストラクチャを提供し、環境に優しい実践とコスト効率の高いリソース管理を可能にすることで、持続可能で生成的な AI ビジネス アプリケーションを発展させる上で極めて重要な役割を果たします」と Nag 氏は述べています。「その結果、ほとんどの IT リーダーは、生成的な AI を全面的に採用しながら、持続可能性への取り組みをサポートするためにクラウド プラットフォームに依存しています。」